Der Bereich künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren durch Hardware- und Software-Fortschritte wesentliche Impulse erhalten. Mit modernen Grafikprozessoren können heute sehr große künstliche neuronale Netze (artificial neuronal networks, ANNs) in Realzeit ausgeführt werden. Neue Algorithmen für das maschinelle Lernen in solchen ANNs sind in der Lage, selbstständig auch strukturelle Eigenschaften aus bzw. in diesen Daten zu entdecken (deep learning). Der Sieg des AlphaGo ANN gegen den GO Weltmeister Lee Sedol hat dies 2016 eindrucksvoll bestätigt.

Mit den neuen Techniken von Data Mining und Deep Learning können Daten prinzipiell im Rohformat durch ein ANN verarbeitet werden. Die sehr aufwendige, vorherige manuelle Erstellung von Datenmodellen und Inferenzregeln, wie in regelbasierten Expertensystemen, kann entfallen. Dies ist ein Quantensprung in der Wirtschaftlichkeit solcher KI Systeme. Es ist auch eine notwendige Voraussetzung, um mit sehr großen Datenmengen (Big Data) im Zeitalter der Digitalisierung und des Internets der Dinge (IOT) umgehen zu können.

Wir verfügen im Bereich der künstlichen Intelligenz über jahrzehntelange Erfahrungen. Diese Erfahrungen erlauben es, effektive Anwendungen der KI Technologien für unsere Kunden zielsicher und kosteneffizient zu gestalten. Die Anwendungsziele liegen bei technischen Systemen in der Reduktion von Ausfallzeiten durch eine bedarfsgesteuerte, vorausschauende Wartung. Im Gesundheitsbereich stehen die Vermeidung akuter Gefahrensituationen durch Prävention und/oder die sehr schnelle Intervention im Krisenfall im Vordergrund. Im Marketing wird aus einem Profiling erfolgreicher Kunden abgeleitet, wie eine Promotion anderer Kunden oder Interessenten maßgeschneidert durchgeführt werden kann.

Wirtschaftlich erfolgreiche Innovationen entstehen nur sehr selten zufällig. Sie sind zumeist das Ergebnis einer umfassenden und sorgfältigen Auswahl, Bewertung und Weiterentwicklung von Ideen und Forschungsergebnissen. Wir unterstützen bei der systematischen Suche, Planung und Ausarbeitung geeigneter Innovationen - basierend auf erprobten Innovationsmustern wie dem St. Gallener Katalog von Geschäftsmodellinnovationen - die zu der jeweiligen Lebensphase des Unternehmens (nach J.F. Moore, 1993) spezifisch passen.

Die Analyse und Bewertung der Leistungsfähigkeit der IT-Systeme und Eignung der entsprechenden IT-Organisationsstrukturen eines Unternehmens zur Realisierung seiner Geschäftsprozesse nimmt bei jeder Unternehmensanalyse im Vorfeld eines Asset Deals, einer Unternehmensübernahme oder Fusion zentrale Bedeutung ein. Nicht kompatible oder integrationsfähige IT-Systeme sind neben unterschiedlichen Unternehmenskulturen der Hauptgrund für das Scheitern vieler Unternehmensfusionen und -übernahmen.

Unsere langjährige Erfahrung in Unternehmensrestrukturierungen und der optimalen Positionierung der unternehmensweiten IT hilft, entsprechende Risiken auf ein Minimum zu begrenzen. Analyse und Bewertung der Ist-Situation gehen dabei mit der organisatorisch-technischen Planung und Optimierung der potenziellen Verschmelzungsszenarien Hand in Hand.